파이썬을 위한 최고의 9가지 오픈 소스 데이터프레임 라이브러리

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Rajiv Chandra

Updated on 2024. 9. 8.

파이썬은 개발자와 데이터 애호가들 사이에서 필수 언어로 자리 잡았습니다. 데이터 처리가 중요한 이유 중 하나는 특히 데이터프레임에 초점을 맞춘 광범위한 라이브러리 생태계 때문입니다. 이 강력한 테이블 형식 구조는 구조화된 데이터를 쉽게 조작하고 분석할 수 있게 해 주어 데이터셋을 다루는 모든 사람에게 필수적입니다.

파이썬을 사용하여 데이터 분석을 해본 적이 있다면, 가장 잘 알려지고 사랑받는 데이터프레임 라이브러리인 Pandas를 접해보셨을 것입니다. 그러나 데이터가 더 크고 복잡해지면서, 규모, 속도 및 성능 문제를 해결하기 위해 새로운 라이브러리가 등장했습니다. 이 기사에서는 각기 고유한 기능을 제공하는 몇 가지 인기 있는 오픈 소스 파이썬 데이터프레임 라이브러리를 소개하며 당신이 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 도와드립니다.

Pandas는 가장 인기 있는 라이브러리입니다.

1. Pandas: 데이터 과학의 베테랑

Pandas 패키지의 일일 다운로드 수 - 시스템

많은 파이썬 개발자들에게 Pandas는 데이터프레임 작업을 할 때 가장 먼저 떠오르는 라이브러리입니다. 풍부한 기능 세트와 직관적인 API 덕분에 데이터 로드, 조작, 분석을 쉽게 할 수 있습니다. 더러운 데이터를 정리하거나, 여러 소스에서 데이터를 병합하거나, 통계 분석을 수행할 때, Pandas는 친숙한 스프레드시트 형식으로 필요한 모든 도구를 제공합니다.

import pandas as pd
 
# Creating a DataFrame
data = {
			'Name': ['Amy', 'Bob', 'Cat', 'Dog'],
			'Age': [31, 27, 16, 28],
			'Department': ['HR', 'Engineering', 'Marketing', 'Sales'],
			'Salary': [70000, 80000, 60000, 75000]
}
 
df = pd.DataFrame(data)
 
# Displaying the DataFrame
print(df)

Pandas는 컴퓨터 메모리에 편안하게 들어맞는 작은 데이터셋을 처리하는 데 뛰어납니다. Jupyter 노트북에서 데이터를 탐색하는 것부터 복잡한 파이프라인을 구축하는 것까지 일상적인 데이터 작업에 적합합니다. 그러나 데이터셋이 커질수록 Pandas는 한계를 드러낼 수 있습니다. 그럴 때 다른 데이터프레임 라이브러리가 필요합니다.

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2. Modin: Pandas를 새로운 차원으로 확장하다

Modin 패키지의 일일 다운로드 수 - 시스템

Pandas로 효율적으로 처리할 수 없는 너무 큰 데이터셋을 다루는 상황을 상상해 보세요. 코드를 전면적으로 다시 작성하고 싶지는 않지만 더 빠른 속도와 확장성이 필요합니다. 여기서 Modin이 등장합니다. 이 라이브러리는 큰 변경 없이 Pandas 코드를 더 빠르게 실행할 수 있도록 설계되었습니다.

Modin은 Pandas의 드롭인 대체물입니다. 즉, 기존 Pandas 코드를 가져와서 import 문을 변경하는 것만으로도 병렬화할 수 있습니다. Modin은 Ray나 Dask와 같은 강력한 프레임워크를 사용하여 코어 또는 심지어 클러스터의 여러 머신에 걸쳐 계산을 분산시키는방식입니다. 이를 통해 데이터 작업의 처리 시간이 더 빨라집니다.

Modin을 사용하면 익숙한 Pandas API로 더 큰 데이터셋을 처리하고 하드웨어를 최대한 활용할 수 있습니다.

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3. Polars: 속도와 효율성을 재정의하다

Polars 패키지의 일일 다운로드 수 - 시스템

속도와 효율성에 있어 Polars는 데이터 과학 커뮤니티에서 주목받고 있습니다. Rust로 작성된 이 프로그래밍 언어는 성능과 안전성으로 알려져 있으며, Polars는 매우 빠르게 설계되었습니다. 큰 데이터셋을 다루거나 복잡한 작업을 빠르게 수행해야 한다면, Polars가 적합할 수 있습니다.

Polars는 지연 평가라는 기술을 사용하며, 이는 필요한 경우에만 작업을 실행하는 것을 의미합니다. 이를 통해 전체 계산 파이프라인을 최적화하여 시간과 자원을 최소화할 수 있습니다. 또한 Polars는 멀티스레딩을 염두에 두고 구축되어 모든 코어를 효율적으로 사용할 수 있어 성능이 중요한 작업에 이상적입니다.

Polars는 속도가 굉장히 빠르지만, 학습 곡선이 있습니다. Pandas와 API가 다르기 때문에 익숙해지는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 그러나 시간을 투자할 의향이 있는 사람에게 Polars는 비교할 수 없는 성능을 제공하며 다른 라이브러리와 함께 사용할 수 없는 데이터셋을 처리할 수 있습니다.

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4. Dask: 빅데이터를 위한 분산 데이터프레임

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데이터가 너무 커서 메모리에 맞지 않게 되면, Dask가 강력한 도우미로 등장합니다. Dask는 단일 머신에서 너무 큰 데이터셋을 처리할 수 있도록 Pandas API를 확장하는 병렬 컴퓨팅 라이브러리입니다.

Dask는 큰 데이터프레임을 작은 청크로 나누어 로컬 머신이나 클러스터에 걸쳐 병렬로 처리합니다. 이는 메모리 부족에 대해 걱정하지 않고 계산을 확장할 수 있게 해줍니다. 빅데이터를 다루거나 수천 개의 작업으로 확장해야 하는 데이터 파이프라인을 구축하고 있다면, Dask는 필요한 유연성과 힘을 제공합니다.

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5. PyArrow: Apache Arrow를 활용한 빠른 데이터 교환

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데이터 엔지니어링의 영역에서 PyArrow는 서로 다른 시스템 간의 효율적인 데이터 교환을 위한 중요한 라이브러리로 빛을 발합니다. Apache Arrow 포맷을 기반으로 구축된 PyArrow는 큰 데이터셋에 대한 제로 카피 읽기를 가능하게 하는 훌륭한 열 메모리 포맷을 제공합니다. 이는 성능 및 상호 운용성이 중요한 시나리오에 적합합니다.

PyArrow는 파이썬, R, 자바와 같은 언어 간의 빠른 데이터 전송을 가능하게 하고, 많은 빅데이터 처리 프레임워크에서 중요한 역할을 합니다. 특히 데이터가 다양한 도구나 플랫폼 간에 공유되어야 하는 대규모 데이터 파이프라인을 다룰 때, PyArrow는 귀중한 도구가 됩니다.

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6. Snowpark: Snowflake와 함께하는 클라우드 기반 데이터프레임

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점점 더 많은 조직이 데이터 작업을 클라우드로 이전함에 따라, Snowpark는 파이썬 개발자를 위한 혁신적인 솔루션으로 부상합니다. Snowpark는 클라우드 기반 데이터 웨어하우스인 Snowflake의 기능으로, Snowflake 환경 내에서 직접 데이터프레임 스타일 작업을 할 수 있게 해줍니다. 이는 데이터를 Snowflake에서 이동하지 않고도 복잡한 데이터 변환 및 분석을 수행할 수 있어 지연 시간을 줄이고 효율성을 높여줍니다.

Snowpark를 사용하면, 파이썬 코드를 작성하여 Snowflake의 인프라에서 네이티브로 실행되며, 클라우드의 힘을 활용하여 거대한 데이터셋을 쉽게 처리할 수 있습니다. 이미 Snowflake를 사용 중인 팀에게는 데이터 처리 워크플로우를 간소화하는 데 훌륭한 선택입니다.

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7. Xorbits: 데이터 과학 확장을 위한 통합 솔루션

Xorbits 패키지의 일일 다운로드 수 - 시스템

Xorbits는 분산 환경에서 데이터 과학 작업을 확장하도록 설계된 강력한 프레임워크입니다. 분산 컴퓨팅의 복잡성을 추상화하여 여러 노드에 걸친 데이터프레임 작업을 인프라에 대해 걱정하지 않고 확장할 수 있는 통합 API를 제공합니다.

Xorbits는 Pandas, Dask, PyTorch와 같은 기존 도구와 쉽게 통합되어 머신러닝 및 데이터 과학 애플리케이션에 유연성을 제공합니다. 큰 모델을 훈련시키거나 방대한 양의 데이터를 처리해야 할 때, Xorbits는 유연성과 성능을 제공합니다.

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8. Vaex: 효율적인 분석을 위한 아웃 오브 코어 데이터프레임

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시스템의 메모리를 초과하는 거대한 데이터셋을 다루면서도 Pandas의 간편함을 원한다면 Vaex를 탐색해 볼 가치가 있습니다. Vaex는 아웃 오브 코어 연산을 위해 설계되었으며, 이는 데이터를 한 번에 메모리에 모두 로드하지 않고 청크 단위로 처리할 수 있음을 의미합니다.

Vaex는 속도에 최적화되어 있으며, 빠른 필터링, 그룹화 및 집계를 제공하면서도 메모리 사용량을 최소화합니다. 이는 특히 데이터 탐색, 통계 분석 및 큰 데이터셋에서 머신러닝 작업에 유용합니다.

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9. Koalas: Apache Spark와 함께하는 빅데이터를 위한 Pandas

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빅데이터의 세계에서 일하는 파이썬 개발자에게 Apache Spark는 익숙한 이름입니다. Koalas는 Pandas를 Spark에 연결하여 분산 데이터셋에서 Pandas와 유사한 구문을 사용할 수 있게 하는 라이브러리입니다. 이는 Pandas의 단순함을 유지하면서 Spark의 확장성을 활용할 수 있음을 의미합니다.

Koalas는 Pandas에서 빅데이터 환경으로 전환할 때 학습 곡선을 최소화하고, Pandas의 단순함을 잃지 않으면서 코드가 확장 가능하도록 해 줍니다.

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올바른 도구 선택하기

이렇게 많은 옵션이 있는데, 프로젝트에 맞는 데이터프레임 라이브러리를 어떻게 선택할까요? 다음은 몇 가지 지침입니다:

• 작은~중간 크기의 데이터셋: 데이터가 메모리에 잘 맞는 경우, 사용의 용이성과 풍부한 기능 때문에 Pandas가 여전히 최고의 선택입니다.
• Pandas 확장: Pandas 사용 시 성능 병목 현상이 발생하지만 코드를 변경하고 싶지 않은 경우, Modin은 더 빠른 실행을 위한 쉬운 경로를 제공합니다.
• 성능이 중요한 작업: 고성능이 필요하고 큰 데이터셋을 다룰 때, Polars는 가벼운 설계 덕분에 인상적인 속도와 효율성을 제공합니다. 이는 특히 로컬 장치에서 효과적입니다. 그러나 분산된 대규모 데이터 처리에는 Modin과 같은 솔루션이 더 적합할 수 있습니다.
• 빅데이터 및 분산 컴퓨팅: 빅데이터 작업을 할 때,